根据 documentation ， ax.autoscale(tight=True) 应该
ax.axis('tight') 类似:
(原文如此)
我们甚至在 this question 的截图中看到它是有效的。
但是无论我尝试什么，它似乎都不适用于以下简单示例。这是我在 jupyter-qtconsole 中输入的内容:
In [27]: f, ax = plt.subplots(1)
In [28]: ax.plot([0, 1], [1, 0])
Out[28]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x825abf0>]
In [29]: ax.axis('tight')
Out[29]: (-0.050000000000000003, 1.05, -0.050000000000000003, 1.05)
In [30]: ax.autoscale(tight=True)
In [31]: plt.axis('tight')
Out[31]: (-0.050000000000000003, 1.05, -0.050000000000000003, 1.05)
In [32]: plt.autoscale(tight=True)
In [33]: ax.plot([0, 1], [1, 0])
Out[33]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x825a4d0>]
In [34]: ax.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True)
在这些命令中，绘图的限制不会改变:
我可能做错了什么？
最佳答案
通过设置 autoscale 您应该会看到 tight=True 和 tight=False 之间所需的差异。
f, (ax, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
ax.plot([0, 1], [1, 0], label="tight=True")
ax.autoscale(enable=True, axis='both', tight=True)
ax2.plot([0, 1], [1, 0], label="tight=False")
ax2.autoscale(enable=True, axis='both', tight=False)
ax.legend()
ax2.legend()
你可能会注意到
ax.axis("tight") 是不相关的；它只在文档中说明确实如此，显示了所有数据(它没有说明将 View 限制设置为完全数据)。
关于python - matplotlib 轴 ('tight' ) 不起作用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45666740/